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申请/专利权人：西安科技大学
摘要：本发明提供一种基于动态J‑A磁滞模型测定磁滞损耗的方法，其步骤为：先建立静态J‑A磁滞模型，再通过混合算法对该模型的不可逆损耗系数，无磁滞磁化强度系数，可逆系数，畴壁相互作用系数和饱和磁化强度进行识别；再建立动态J‑A磁滞模型方程，通过混合算法求解涡电流和过量损耗系数，并对两者进行修正；然后对动态J‑A磁滞模型进行修正，并通过混合算法求解修正后的涡电流和过量损耗系数，最后得到修正后的动态磁滞回环，该磁滞回环的面积就为单位体积的磁滞损耗。本发明提出了一种包含粒子群优化算法，混沌理论，遗传算法的混合算法，该算法参数辨识精度高，收敛速度快；且本发明方法得到的磁滞损耗精度高，拟合效果好，误差小。
主权项：1.一种基于动态J-A磁滞模型测定磁滞损耗的方法，其特征在于，包括以下操作步骤：步骤1，1.1先建立静态J-A磁滞模型；1.2再通过混合算法对静态J-A磁滞模型的不可逆损耗系数k，无磁滞磁化强度系数a，可逆系数c，畴壁相互作用系数α，饱和磁化强度Ms五个参数进行识别；步骤2，2.1通过损耗分离理论建立动态J-A磁滞模型方程；2.2通过混合算法求解涡电流ke和过量损耗系数kex；2.3对涡电流ke和过量损耗系数kex进行修正；步骤3，3.1对动态J-A磁滞模型进行修正；3.2通过混合算法求解修正后的涡电流k1e和修正后的过量损耗系数k1ex，并得到修正后的动态磁滞回环；步骤4，通过步骤3得到了修正后的动态磁滞回环，该磁滞回环的面积就为单位体积的磁滞损耗；所述步骤1.2、步骤2.2和步骤3.2中的混合算法为：1初始化混合算法中的五个参数：粒子群规模，粒子维度，迭代次数，惯性权重和学习因子；2建立适应度函数，得到个体极值和群体极值；3更新种群学习因子，更新粒子的位置和速度，并更新迭代的惯性权重和适应度函数值，以及更新当前种群个体极值和群体极值；4判断适应度函数值是否达到误差范围或最大迭代次数；若是，则进行下一步输出最优解；否则，对种群进行变异，并对变异后的种群进行交叉，建立新的种群，再返回步骤1；5程序结束，输出最优解。
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百度查询： 西安科技大学 一种基于动态J-A磁滞模型测定磁滞损耗的方法
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